Uczenie ze wzmocnieniem w robotyce i systemach autonomicznych
Aktualny stan wiedzy
Versandkostenfrei!
Versandfertig in 6-10 Tagen
39,99 €
inkl. MwSt.
PAYBACK Punkte
20 °P sammeln!
Uczenie ze wzmocnieniem (RL) stäo si¿ prze¿omowym podej¿ciem w dziedzinie systemów autonomicznych, umo¿liwiaj¿c inteligentne podejmowanie decyzji i kontrol¿ w robotyce, autonomicznych samochodach, opiece zdrowotnej, automatyce przemys¿owej i inteligentnej infrastrukturze. W trakcie tej dyskusji zbadali¿my podstawowe koncepcje, metodologie, wyzwania i rzeczywiste zastosowania RL w systemach autonomicznych, podkre¿laj¿c zarówno jej potencjä, jak i ograniczenia. Zastosowanie RL w robotyce i systemach autonomicznych opiera si¿ na procesach decyzyjnych Markowa (MDP), które zapewniaj...
Uczenie ze wzmocnieniem (RL) stäo si¿ prze¿omowym podej¿ciem w dziedzinie systemów autonomicznych, umo¿liwiaj¿c inteligentne podejmowanie decyzji i kontrol¿ w robotyce, autonomicznych samochodach, opiece zdrowotnej, automatyce przemys¿owej i inteligentnej infrastrukturze. W trakcie tej dyskusji zbadali¿my podstawowe koncepcje, metodologie, wyzwania i rzeczywiste zastosowania RL w systemach autonomicznych, podkre¿laj¿c zarówno jej potencjä, jak i ograniczenia. Zastosowanie RL w robotyce i systemach autonomicznych opiera si¿ na procesach decyzyjnych Markowa (MDP), które zapewniaj¿ ustrukturyzowane ramy dla sekwencyjnego podejmowaniadecyzji . Rozwój metod opartych na warto¿ciach, takich jak Deep Q Networks (DQN), oraz podej¿¿ opartych na polityce, takich jak metody Policy Gradient i Actor Critic, umo¿liwi¿ robotom i autonomicznym agentom uczenie si¿ z¿o¿onych zachowä metod¿ prób i b¿¿dów. Co wi¿cej, bezmodelowe i oparte na modelach techniki RL oferuj¿ ró¿ne kompromisy pod wzgl¿dem wydajno¿ci próbkowania i zdolno¿ci adaptacyjnych, toruj¿c drog¿ dla bardziej wszechstronnych i praktycznych kontrolerów opartych na uczeniu si¿.
Andere Kunden interessierten sich für
